AI成为“超常规举措”：从安徽“十五五”到电商新零售落地路径

2025-12-19，安徽发布“十五五”规划建议，核心信号很清晰：要用超常规举措加强关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新，并动态梳理“卡脖子”清单，围绕集成电路、工业母机、基础软件、先进材料、生物制造等方向组织攻关。

我更关注的是，这种“用任务牵引+需求导向”的科技组织方式，正在从实验室走向产业链最前线——而电商与新零售，就是最典型的“需求密集型产业”。在这个行业里，人工智能既是前沿引领技术，也是能直接产生现金流的现代工程技术：它把“数据—决策—执行”的链路压缩到分钟级，甚至秒级。

这篇文章放在《人工智能在科研与创新平台》系列里来看，重点不只是谈概念，而是把“规划里的技术逻辑”翻译成电商与新零售可复制的AI落地路径：从关键共性能力建设，到场景化攻坚任务，再到可衡量的业务指标。

安徽“十五五”的技术信号：别只看方向，要看组织方式

规划建议最值得电商从业者借鉴的，不是“列了哪些技术”，而是三点方法论：卡脖子清单、任务凝练发布机制、非共识项目筛选。这三件事合起来，意味着创新不再靠“零散试验”，而是更像产品研发：有路线图、有里程碑、有淘汰机制。

放到电商与新零售里，这对应的是一个很现实的问题：很多公司AI做不起来，不是模型不够大，而是关键共性能力缺失——数据治理、特征体系、实时链路、MLOps（模型工程化）、安全合规等基础设施不稳，导致每个业务线都在“重复造轮子”。

更直接地说：

• 没有统一的商品、用户、门店、库存主数据，AI推荐就是“看起来聪明、实际胡说”。
• 没有稳定的实时计算与特征服务，需求预测只能做成“周报”，无法指导补货与排产。
• 没有评测与回滚机制，A/B一多就失控，出了问题也没人敢上新。

这就是“关键共性技术”的产业版含义：先把底座修好，才谈颠覆性应用。

把“关键共性技术”翻译成电商AI底座：四件事先做对

答案很明确：电商新零售要把AI做成生产力，先把底座做成“工程系统”，而不是“算法demo”。我建议从四个共性模块入手。

1）统一数据与指标口径：让模型学到同一套“事实”

电商最容易出现的内耗是“指标打架”：GMV、净收入、毛利、履约成本、退货率、缺货率、时效达成率，各部门各有口径。模型训练阶段口径不一致，线上推理阶段再怎么调参也没用。

可落地做法：

• 建立商品与门店主数据（SKU层级、属性、类目映射、生命周期状态）
• 建立用户与会员画像（合规前提下的分层、偏好、价值、敏感度）
• 建立统一指标字典（指标定义、粒度、归因周期、计算方式）

2）特征体系与实时链路：从“事后分析”走到“边跑边算”

新零售的核心是“线上线下一盘货”。只要涉及门店补货、同城配送、到店自提，决策就必须更快。

建议至少建立两条链路：

• 准实时链路（分钟级）：用于价格弹性、爆品监控、缺货预警、同城履约调度
• 离线链路（日级/周级）：用于长期预测、品类策略、选品、供应商评估

3）评测与A/B平台：把AI当产品上架

规划提到“任务凝练、发布机制”，对应到企业里就是：每个AI项目必须回答“上线后怎么衡量”。

常用的电商AI评测指标建议固定下来：

• 推荐：CTR、CVR、客单价、复购率、退货率
• 定价：毛利率、销量提升、价格稳定性、投诉率
• 预测：MAPE/SMAPE、缺货率、滞销率、周转天数
• 履约：时效达成率、拣货效率、单均履约成本

4）合规与安全：让数据可用、可控、可审计

电商数据往往涉及个人信息、交易信息与门店位置等敏感数据。越到2026年后，越会发现：合规是AI规模化的前置条件，不是“最后补一补”。

建议在底座层引入：数据分级分域、脱敏策略、访问审计、模型输出安全策略（如敏感内容过滤、提示注入防护）等。

“现代工程技术”在新零售的三条主战线：仓、配、店

答案先给出来：新零售的AI价值，主要体现在减少浪费、减少等待、减少错误。这三件事，分别落在仓储、配送、门店。

1）智能仓储：从“人找货”到“系统指挥人”

很多企业以为仓储智能化就是上机器人。其实更大的收益来自“工程化算法”：波次策略、路径规划、库位优化、异常识别。

一个实用的落地组合是：

• 需求预测驱动入库与补货
• 分区分级库位策略（按周转、毛利、体积、温控）
• 拣选路径优化（考虑拥堵与设备状态）
• 视觉识别做错拣/破损/条码异常检测

如果你只能先做一件事，我建议从缺货预警+补货建议开始，因为它直接影响销售与体验，而且容易用历史数据验证。

2）智能履约：同城配送的“分钟级决策”最吃AI

同城零售的履约是典型的复杂系统：订单涌入、骑手供给、门店出货能力、交通与天气、用户承诺时效。

AI在这里的角色更像“指挥调度”：

• 订单拆分与合单策略（减少跨店与跨仓）
• ETA预计到达时间（提升承诺准确率）
• 动态分单与运力预测（降低超时与空驶）

对平台型企业来说，履约优化往往比推荐更“硬核”，但ROI也更直接：单均履约成本下降0.2元，放大到日百万单就是非常可观的利润空间。

3）门店经营：让店长从“凭经验”变成“看仪表盘”

门店端最缺的是可执行的建议，而不是报表。

AI能给店长的输出应该是“今天做什么”：

• 今日补货清单（按断货风险排序）
• 促销建议（哪些SKU适合加价券/组合装/清仓）
• 人力排班建议（按客流与订单峰谷）
• 异常提醒（价格错配、缺货但仍在卖、退货异常）

这类能力背后依赖的其实是“现代工程技术”：数据链路稳定、模型可解释、输出能闭环。

“颠覆性技术创新”在电商：生成式AI不该只做文案

很多团队把生成式AI的用法停留在“写标题、写详情页、写客服话术”。这些当然有价值，但称不上“颠覆性”。真正的变化来自两件事：让自然语言成为业务操作界面，以及让智能体参与跨系统流程。

1）自然语言运营：一句话生成“可执行策略”

我见过更高效的运营方式是：运营用自然语言提出目标与约束，系统输出可执行方案并自动配置到各系统。

例如：

“下周把华东区域的保暖内衣毛利提高2%，但退货率不能高于上周。”

系统需要做的不是生成一段解释，而是生成：SKU范围、价格策略、券策略、投放策略、库存与履约约束，并给出风险提示与预估。

这背后其实是“科研与创新平台”的思路：把知识、规则、历史实验结果沉淀成可调用组件，让模型不只会说，更会做。

2）智能体协同：跨“商品-营销-库存-履约”的闭环

颠覆性体验往往发生在“部门交界处”。比如某SKU爆了，营销加预算、供应没跟上、仓配顶不住，结果用户体验崩盘。

智能体的价值在于：

• 发现异常（销量激增、缺货风险上升）
• 主动提出方案（限购、改承诺时效、替代品引导、区域分配）
• 在权限范围内执行（自动调整投放、改库存分配、通知门店）
• 复盘学习（把这次事件沉淀为规则与特征）

这更接近“超常规举措”的内核：不是点状优化，而是系统级优化。

从“科技攻关任务”到AI项目清单：一张表就能开干

答案很务实：把规划里的“任务凝练”方法，直接拿来做企业AI路线图。

我建议用“1个目标+3个任务+6个指标”组织第一批攻坚：

1. 目标（选一个）：提升毛利 / 降低履约成本 / 降低缺货率 / 提升复购
2. 三类任务（各选一个试点）：
   • 关键共性：数据与指标口径统一、特征平台、A/B平台
   • 现代工程：补货预测、波次与路径优化、ETA与分单
   • 颠覆创新：自然语言运营助手、跨系统智能体、知识库+工具调用
3. 六个指标（必须可量化）：例如缺货率、周转天数、单均履约成本、毛利率、退货率、时效达成率

然后设定一个更“工程化”的节奏：

• 0-2周：数据可用性评估与口径对齐
• 3-6周：离线验证与小流量A/B
• 7-12周：扩大到一个区域/一个品类，建立回滚与监控

给想拿到结果的团队：三条我认可的“超常规”做法

第一条：先做“可控闭环”，再追求“大而全”。 哪怕只做一个城市、一个品类，只要能从“预测—决策—执行—复盘”跑通，价值会自然放大。

第二条：把AI预算从“算法费用”转到“数据与工程费用”。 我更愿意把资源投在数据口径、实时链路、评测平台上，因为它们决定了未来三年你能上线多少个AI能力。

第三条：鼓励“非共识项目”，但要用指标说话。 规划里提到“专家实名推荐的非共识项目筛选机制”，企业里也一样：允许少量高风险试验，但必须在8-12周内给出可验证结果。

新零售的竞争已经从“谁更会投流”变成“谁能更快把技术变成运营动作”。把AI做成你的“超常规举措”，不是喊口号，而是把关键共性能力搭起来，把工程化场景跑通，把颠覆性体验落到流程里。

如果你打算在2026年把AI真正用在电商和新零售的核心链路上，你最想先攻下的是：补货预测、智能履约，还是自然语言运营？